編集部からのお知らせ
新着記事まとめPDF「データサイエンティスト」
ZDNet Summit 2021開催のご案内
データサイエンティスト講座

データ分析の実際--果実を収穫するために - (page 2)

伊藤徹郎(ALBERT)

2014-03-05 07:30

どのように顧客や商品を理解するか

 顧客を理解する手法として過去には性別や年代、職業などのデモグラフィック属性やアンケートなどの結果から得られたサイコグラフィック属性を用いて価値観分析などが実施されていました。しかし、現在では顧客ニーズの多様化により、それらのセグメントは崩壊しつつあると言えます。近年では、本連載でも指摘しているように、顧客の行動履歴データやコミュニケーション履歴のデータなどを蓄積することが技術的に可能になり、定型の属性のセグメントではなく、柔軟なセグメントが設計できるため、マーケティング戦略における大きなパラダイムシフトが起きています。


 一方、自社商品の理解も分析において非常に重要です。分析の多くは顧客理解のための手法が多く、この商品理解をおろそかにしてしまうケースも少なくありません。

 ECサイトでの商品は在庫管理の単位であるSKU(Stock-keeping Unit)で計算されます。運用の仕方によっては廃番になるSKUもあり、同じ商品にもかかわらず別のSKUで再販されることもあります。運用上問題はないのですが、後でデータを分析しようと思っても整合性を取るのが大変です。従ってSKUを適切なカテゴリで分類整理し、顧客を理解する視点で色やテイスト、サイズ、ブランドなどを分析し、趣味嗜好を分析できる商品データベースを構築することが重要なのです。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

特集

CIO

モバイル

セキュリティ

スペシャル

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNet Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]